La méthode des moindres carrés est une approche standard en analyse de régression pour approximer la solution de systèmes surdéterminés (ensembles d'équations dans lesquels il y a plus d'équations que d'inconnues) en minimisant la somme des carrés des résidus obtenus dans les résultats de chaque équation.
Qu'est-ce que cela signifie qu'une somme soit minimisée ?
La somme des carrés d'un échantillon de données est minimisée lorsque la moyenne de l'échantillon est utilisée comme base de calcul. …
Pourquoi minimisons-nous la somme des carrés ?
Pourquoi minimiser la somme des carrés ? L'objectif de la régression non linéaire est d'ajuster les valeurs des paramètres du modèle pour trouver la courbe qui prédit le mieux Y à partir de X. Plus précisément, le but de la régression est de minimiser la somme des carrés des distances verticales des points à partir de la courbe.
Qu'est-ce que cela signifie de minimiser la somme des carrés des résidus ?
Plus la somme résiduelle des carrés est petite, meilleur votre modèle correspond à vos données; plus la somme résiduelle des carrés est élevée, moins votre modèle s'adapte à vos données. Une valeur de zéro signifie que votre modèle est parfaitement ajusté. … Le RSS est utilisé par les analystes financiers pour estimer la validité de leurs modèles économétriques.
Pourquoi la somme des résidus est-elle nulle ?
Ils totalisent zéro, car vous essayez d'obtenir exactement au milieu, où la moitié des résidus sera exactement égale à la moitié des autres résidus. La moitié est positive, la moitié est négative et elles s'annulent. Les résidus sont comme des erreurs, et vous voulez minimiser les erreurs.
